拓普丰联研究和探索“放管服”改革一系列政策举措，聚焦营商环境优化，通过互联网与政务服务产品的深度融合，研发了一系列创新型政务服务产品，经过在多个省份的试点创新，逐渐形成了一套在全国具有标杆效应的政务服务模式。
· 以办事人为中心，以办理事项为驱动，涉企全生命周期伴随式、融合式的“互联网+政务”服务；
· 以智能设备和智能审批为支撑；
· 线上常态线下例外、就近常态集中例外、自助常态窗口例外、自动审核常态人工审核例外、电子档案常态纸质档案例外；
· 老百姓身边随时办的、365天7×24小时不打烊的智慧政府。
业务管理平台的授权认证功能，可以保证各个应用的开发、运维、管理人员专注于自身负责的服务模块；
强大的日志监控告警系统，可以实时监控各服务的软硬件运行情况，并实时向相关负责人发送告警信息；
所有通用服务都提供多租户支持，新的前端应用接入只需要进行注册认证即可，接入方式方便快捷；
所有服务都采用自动化部署，可以根据并发量及服务器资源消耗情况实现节点的自动伸缩；
统一的业务管理平台，可以实现对各服务的全局把控；
政务服务
政务业务
对外提供统一的标准接口，以便相关人员能够快速开发数据应用，支持数据资源场景化能力的快速输出，响应客户动态需求;
可以对数据进行整合和完善，在简单有效的基础上，实现数据采集、交换等任务配置及监控管理；
通过统一的标准和质量体系，对数据进行提纯加工，形成标准的数据资源体系；
通过统计分析及数据挖掘工具，提升所采集数据的价值，让数据真正的用起来；
数据整合和完善
标准的数据资源体系
提升数据价值
统一的标准接口
基于规则的中文文本分类技术，主要通过领域专家制定分类规则实现中文文本分类。通过设计易于理解、编辑的类似自然语言书写的规则描述定义（语言），提供分类规则解释器引擎，以及规则动态加载、分布式多机多线程规则解析，实现方便易用、高效率执行的中文信息分类系统。
基于深度学习的命名实体识别技术，由循环神经网络(RNN)，逐渐演化出长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)等具有记忆功能的网络结构，通过融合更多信息获取更好的效果。拓普公司融合现有的NER技术结合BiLSTM-CRF模型，构建深度学习ALBERT-BiLSTM-CRF模型。该模型主要由三部分构成，分别ALBERT预训练语言模型、BiLSTM层和CRF层。
规则描述语言定义
规则解析引擎
分类任务调度
800+
宏大规模
富有理想和充满活力的员工
60+
专家队伍
在各领域具有丰富经验
10+
研究团队
知识工程师为核心人员构成
200+
核心骨干
专业核心技术人员为支撑
